1. Gegevensverzameling en -verwerking:

* Telescoopbediening: Grote telescopen, zowel op de grond als in de ruimte (zoals Hubble en James Webb), zijn volledig computergestuurd. Computers beheren de richtnauwkeurigheid, focus, belichtingstijden en gegevensverzameling. Zij verwerken de enorme hoeveelheden gegevens die door deze instrumenten worden gegenereerd.

* Operatie van ruimtevaartuigen: De navigatie van ruimtevaartuigen, trajectberekeningen, communicatie met de aarde en de werking van instrumenten aan boord worden allemaal beheerd door computersystemen aan boord en op de grond. Dit omvat het besturen van robotarmen, het verzamelen van monsters en het uitvoeren van experimenten.

* Signaalverwerking: Signalen van telescopen en ruimtevaartuigen zijn vaak zwak en luidruchtig. Computers zijn essentieel voor het filteren van ruis, het verbeteren van signalen en het reconstrueren van beelden en gegevens. Hierbij zijn geavanceerde algoritmen en technieken zoals Fourier-transformaties betrokken.

* Gegevensopslag en archivering: De enorme hoeveelheid gegevens die door ruimtemissies wordt gegenereerd, is enorm. Er zijn krachtige computersystemen en oplossingen voor gegevensopslag nodig om deze gegevens te beheren, op te slaan en te archiveren voor toekomstig onderzoek.

2. Gegevensanalyse en modellering:

* Beeldverwerking: Computers worden gebruikt om beelden van telescopen en ruimtevaartuigen te verwerken, artefacten op te ruimen, kenmerken te verbeteren en samengestelde beelden te maken. Technieken als beeldregistratie, deconvolutie en interpolatie zijn cruciaal.

* Spectroscopische analyse: Computers analyseren spectra (licht opgesplitst in de samenstellende golflengten) om de samenstelling, temperatuur en snelheid van hemellichamen te bepalen.

* Simulatie en modellering: Computers creëren complexe simulaties van hemelse gebeurtenissen, planetaire atmosferen, stellaire evolutie en vorming van sterrenstelsels. Deze modellen helpen wetenschappers hypothesen te testen en complexe verschijnselen te begrijpen. Voorbeelden zijn onder meer N-lichaamsimulaties van clusters van sterrenstelsels of klimaatmodellen voor planeten als Mars.

* Machine learning en AI: AI en machine learning-algoritmen worden steeds vaker gebruikt om enorme datasets te analyseren, patronen te identificeren, objecten te classificeren (zoals sterrenstelsels of exoplaneten) en nieuwe fenomenen te ontdekken die menselijke onderzoekers misschien over het hoofd zien. Dit kan taken automatiseren, ontdekkingen versnellen en subtiele trends helpen ontdekken.

3. Ontwerp en techniek:

* Ontwerp van ruimtevaartuigen: Computerondersteunde ontwerpsoftware (CAD) wordt gebruikt om ruimtevaartuigen, raketten en instrumenten te ontwerpen. Software voor eindige-elementenanalyse (FEA) simuleert spanningen en spanningen op componenten van ruimtevaartuigen om ervoor te zorgen dat ze bestand zijn tegen de barre omstandigheden in de ruimte.

* Missieplanning en trajectoptimalisatie: Geavanceerde software berekent optimale trajecten voor ruimtevaartuigen, rekening houdend met zwaartekrachten, brandstofverbruik en missiedoelstellingen.

* Robotica en besturingssystemen: Computerprogramma's besturen robotarmen en andere mechanismen op ruimtevaartuigen en rovers. Dit omvat complexe algoritmen voor padplanning, het vermijden van obstakels en nauwkeurige manipulatie.

In wezen zijn computers geëvolueerd van nuttige hulpmiddelen naar volledig onmisbaar op het gebied van ruimteverkenning en -onderzoek. Zonder hen zou de complexiteit en omvang van de moderne ruimtewetenschap onmogelijk te realiseren zijn.